煤炭出口运输船型及系统的模拟与优化

本文将我国煤炭出口运输船型的优化过程合理地分为两个层次，首先根据我国煤炭出口流向流量的预测，针对船舶的营运特点，运用随机离散系统的模拟优化方法，对船舶的载重量和航速进行优化，然后再根据船舶的技术性能要求决定其主惊讶，本文以秦皇岛至香港航线为例，考虑到港口码头和装卸设备的特征，对运输系统的建模作了详细的描述。还应用该方法研究了我国对日本、韩国和台湾等亚洲领近国家和地区的煤炭出口运输及船型。     

基于改进蚁群算法的船舶主尺度优化

在基本蚁群算法(ACA)基础上重构解空间,并加入混沌映射机制得到改进蚁群算法(IACA).分别用该方法和基本蚁群算法求解同一船舶主尺度(船长、船宽、吃水、型深等)优化问题,并与混沌优化的结果进行对比,结果表明改进蚁群算法搜索效率更高,全局优化稳定性更强.在此基础上,就改进蚁群算法中的参数对主尺度优化的影响进行了分析,发现全局优化结果与参数的选取有直接关系,只有合理设计参数才能得到船舶主尺度优化的全局最优点.     

大数据技术在船舶主尺度确定中的应用研究

为了将大数据技术应用到船舶主尺度确定,得到船舶主尺度的变化规律,分析了大数据技术在船舶领域的应用现状,通过整理分析双壳油船、小型游艇和高速双体船的主尺度数据资料,利用统计回归方法建立了一套主尺度计算公式,并进行了实船回归效果检验,检验结果显示该公式回归效果较好。为大数据技术在船舶设计领域的应用提供了方法,得到的回归公式可以作为船舶报价设计和初步设计的参考。     

多目标模糊优选法及其在船舶主尺度优选中的应用

介绍了基于相对隶属度和相对隶属度函数的模糊优选模型,首次引入目标对决策的影响度因子的概念,对目标相对优属度公式进行改进,通过该模型在船舶主尺度优选中的应用,证明新模型较诉模糊综合评判方法具有更大的优越性。     

船型方案优选的多目标群决策方法

利用与粒子群优化（PSO）算法相结合的多方案、多目标群决策方法对多种船型方案进行了决策优选. 首先在利用加权距离保证决策结果一致性的单方案、多目标决策方法的基础上,提出一种新的多方案、多目标群决策方法,然后引入 PSO方法对个体评价值进行迭代调整,使决策结果既能保持各位专家的初始偏好,又使各位利益相关者的意见具有良好的一致性. 将此决策方法引入船舶初步设计阶段的船型方案决策过程,分析确定船舶初步设计的重点属性指标及其权重,根据主尺度约束均匀生成系列船型方案,然后邀请多位专家进行评价决策,最终获得了船舶最佳主尺度决策结果. 该方法具有较高的可靠度,并为船舶主尺度方案优选提供了一种简便、高效的新方法.     

遗传进化算法在船舶初步设计中的应用

在船舶初步设计中,船体主尺度的选择将影响船舶寿命期内的使用性和经济性,问题的研究可归结为多目标非线性规则,在探讨遗传算法（ＧＡ）机理的基础上,提出了优化设计方法－－遗传进化算法（ＧＥＡ）,解决了ＧＡ中品质计算模块的重复调用和子代品质波动的问题,提高了优化算法中寻求全局最优解的效率。文中将ＧＥＡ应用于２３．６万ｔ巨型油船的主尺度优选,同时给出应用正交优化设计方法的优化结果,应用结果表明：ＧＥＡ是一种     

基于模糊层次综合评估法的船舶安全性评估方法

船舶航行安全问题,尤其是在恶劣的天气条件下,一直以来都受到水上运输行业的特别关注和重视,也是船舶安全评估的关键课题之一。本文结合模糊综合评判法和层次分析方法,采用组合权重方法,将影响船舶航行安全的主客观因素结合在一起,形成了针对船舶航安全性评估的模糊层次综合评估方法,并以船舶机舱消防系统为例来验证了该方法的有效性。     

VLCC概念设计数学模型

通过收集ＶＬＣＣ总体性能资料和设计变换，依据船舶总体设计原理，动用数理统计分析的多元逐步回归方法建立船舶总体性能数学模型；包括主尺度、船形系数、重量、容积、稳性，吨位和干舷等。     

风电安装船主尺度要素统计分析

船舶主尺度决定了船舶的经济与技术特性,如稳性、操纵性、快速性、载重量、造价等.在船舶设计过程中,确定主尺度是船型方案设计第一阶段,是后续技术设计的重要基础.在对第三代风电安装船特点进行理论分析的基础上,搜集整理了目前世界范围内第三代风电安装船主尺度资料,分析了风电安装船各个主尺度对载重量敏感性的变化规律和特点.结合实践经验,运用统计学方法回归出了一套主尺度计算公式,并进行了稳定性验证,该公式可供船东选择最佳船型尺度时和设计部门进行方案设计时或者进行船型技术经济性能论证时参考.     

烟连线滚装船的船型

根据烟连线滚装运输的现状，航线自然条件，码头配套设备以及车客流量的预测结果，结合滚装船的结构特征，确定出船舶的载车载客数，估算出长，宽及型深等主尺度技术参数，设计了十几种船型方案，在经济效益分析的基础上优先出三种合适的船型，并最终作出盈亏平衡分析和敏感性分析，结果证明，船型方案可行可靠。     

最小安全会遇距离和注意会遇距离的确定

分析了影响最小安全会遇距离和注意会遇距离的因素,并把人的因素归入船舶性能之中。同时,利用模糊神经网络方法确定最小安全会遇距离和注意会遇距离,消除了人的主观臆测,为研究船舶碰撞危险度和避碰决策系统打下了基础。     

模糊控制与PID控制方法的比较

研究了常规模糊控制器与ＰＩＤ控制器的关系．基于Ｔ－Ｓ模型,在一定的附加条件下,对这些模糊控制器进行了分析,理论上给出了这类模糊控制器与ＰＩＤ控制器参数间的定量关系式,并指出两者间的本质联系．仿真结果表明了模糊控制器与ＰＩＤ控制器的相似性,多个规则的模糊控制器要优于ＰＩＤ控制器,同时给出了一类模糊ＰＩＤ复合控制器（ＴＳ－ＰＩＤ）的设计方法．该类复合控制器兼有模糊控制器与ＰＩＤ控制器优点,具有较深远的应用前景．     

船舶初步设计阶段智能决策支持系统的应用

提出了用于辅助船舶设计者在获取船型要素信息量有限情况下，进行船型方案优选决策的支持系统理论体系框架和模型。将该系统应用于某实船船型方案优选决策，证明该方法是可行的、可靠的。此外，对未来智能决策支持系统在船舶初步设计中的应用前景进行了展望和预测。     

船舶条件优劣的模糊综合评价

从研究船舶条件现状着手，总结出评价船舶安全状况的若干主要指标，运用系统工程学原理，通过层次分析法，确定各评价指标对于船舶安全的影响程度，并以模糊数学为工具，建立二级综合评判的数学模型对船舶条件的优劣程度进行定性和定量的综合评价，可为船舶、船公司及相关管理部门改善船舶条件提供科学的依据。     

船舶航向的神经网络二阶导数多步预测模糊自适应控制

针对大型船舶控制特性,设计了船舶航向的神经网络二阶导数多步预测模型及其辨识和预测算法,提出基于径向基函数神经网络多步预测模型和模糊小脑模型关节神经网络控制器的大时滞船舶航向模糊控制自动舵方案,解决传统自适应控制中模型的在线辨识和控制器的在线设计问题,以达到对具有大时滞、不确定非线性特性的大型船舶实现高精度输出跟踪控制.仿真结果表明对设定航向具有精确的跟踪控制效果.     

桩基础选型的模糊优化方法

桩基的选型会直接影响工程的造价和工期,传统方法多采用“主要因素法”．本文考虑多因素具有模糊性的特点,提出了应用多目标模糊数学优选理论对桩基础的选型和评价,给出了该方法的原理、模型和应用步骤,对某工程的桩基础选型进行评价,得出了挤扩支盘桩为最佳的桩型．     

关系数据库的SQL模糊扩展及模糊数据存储

介绍了基于关系模型模糊扩展3个研究方向的工作成果,给出了基于关系模型模糊数据库的模糊数据划分方法和模糊关系数据库的SQL模糊扩展,依据模糊集合理论中隶属函数和隶属度的概念,运用模糊数据的划分方法得到了模糊数据的数据类型,实现了模糊数据在关系数据库中的存储.     

模糊纺织学刍议

提出了纺织技术领域的新分支──模糊纺织学。模糊纺织学的主要任务是利用模糊集理论研究纺织科学技术领域中存在的模糊性技术问题，并阐述了模糊纺织学研究方法的基本思路。     

低孔低渗储层评价中数学方法的应用研究

根据毛管压力曲线和相对渗透率的分形几何公式计算孔隙的分维数;以储层测井信息所反应的储层地质特性为基础,利用模糊识别方法,建立了该区块志留系低孔渗储层测井信息的模糊隶属函数和隶属方程;所得隶属度的大小可以用来判断储层的所属类型。在储层四性特征及其关系研究的基础上,应用BP神经网络方法建立了识别储层类型的测井分类模型,并对其预测精度进行了检验。综合这几种方法对目标区块10余口井进行分析处理,取得了很好的应用效果。研究认为孔隙结构分维数能定量表征砂岩的储集性能,并能反映砂岩孔隙结构的成因特征;不同成因的孔隙结构具有不同的分维数,因此可用分维数对砂岩孔隙结构进行分类和评价。